1 storm入门介绍1.1 背景-实现实时计算系统需要解决那些问题如果让我们自己设计一个实时计算系统，我们要解决哪些问题。
（1）低延迟：都说了是实时计算系统了，延迟是一定要低的。
（2）高性能：性能不高就是浪费机器，浪费机器是要受批评的哦。
（3）分布式：系统都是为应用场景而生的，如果你的应用场景、你的数据和计算单机就能搞定，那么不用考虑这些复杂的问题了。我们所说的是单机搞不定的情况。
（4）
PSM倾向性匹配得分定义就是一个用户属于实验组的倾向性，也就是在特定特征的情况下属于实验组的概率(条件概率)其他定义： PSM 通过统计学模型计算每个观测的每个协变量的综合倾向性得分，再按照倾向性得分是否接近进⾏匹配。 用直白的话来讲就是：由于变量太多，如果坚持各个变量一一精确匹配，那估计匹配下来没几个样本能一一匹配得上了。那不如直接用倾向得分，根据影响是否接受培训的各个元素，将每个用户计算出一个
PSMNET,全称Pyramid Stereo Matching Network是一篇2018发表在CVPR上的双目立体匹配论文。论文的作者是Department of Computer Science, National Chiao Tung University的Jia-Ren Chang。该篇论文融合了之前一些论文的相关研究并做了一些创新。相比于之前的网络，该网络集成了更多的全局上下文信息
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2024-07-09 06:44:40
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快捷键：f8打开信息调板，注意虽然数字最高是255，但0也是数值之一，因此共256级。f7开启图层调板f6调出调色板，按D还原为默认颜色ctrl + 放大，ctrl - 缩小f 可以切换显示模式窗口-工作区-复位调板位置CTRL ALT Z 撤销CTRL SHIFT Z重做D CTRL DELETE 把图像变成一片空白填充黑色：先〖X〗然后〖ALT DELETE〗按下SHIFT，保持水
如果我们要做一个需要能够支持各种数据库的ORM。可以用到AbstractFactory，Singleton等设计模式。我们先分析一下，要实现一个ORM，我们首先需要一个能够和各种不同数据库平台交互的一致的接口，我们把它叫做DBWR，意思就是“数据库读写”。它可以读取数据库中的数据，对数据库执行DDL操作。我们认为它有这些功能：1、读取数据，以DataTable的形式返回，其原型是：publicDa
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用4.2 长短时记忆网络（LSTM）处理序列依赖关系4.3 注意力机制（Attention）5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览PSO优化前：PSO优化后：2.算法运行软件版本MATLAB2022A3.部分核心程序.............................
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2024-10-11 14:25:03
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最近加班严重，好累！！！0x01 找回密码在学习msf的时候，发现想使用msf内置的db_nmap需要进行连接数据库处理，但是想不出来postgresql的用户名和密码。通过查找资料，找到了一种较为简直与快速的方式。首先配置postgresql的配置文件，vim /etc/postgresql/11/main/pg_hba.conf做如下更改 将IPV4连接下的md5改为trust，使登陆数据库时
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2024-08-23 10:59:32
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文章目录线性回归1.1 专栏介绍1.2 单变量线性回归1.2.1 模型表示1.2.2 代价函数1.2.3 梯度下降法1.3 多变量线性回归1.3.1 多维特征1.3.2 多元梯度下降1.3.3 特征缩放1.3.4 关于学习率1.3.5 特征与多项式回归1.3.6 正规方程1.4 配套作业的Python实现1.4.1 单变量线性回归1.4.2 多变量线性回归1.4.3 正规方程1.4.4 线性回归
PSA-相位敏感放大器相位敏感：对相位调制mPSK信号,幅相调制信号mQAM进行处理放大：在线放大in-line接收端放大消光比：在数字光纤通信系统中，理论上光发射机在传送数字信号过程中，发“0”码时应无光功率输出。但实际的光发射机由于光源器件本身的问题或是直流偏置选择不当，致使发“0”码时也有微弱的光输出。理论分析表明，这种情况将导致接收机灵敏度下降，消光比EXT就是描述光发射机这种性能的指标。
1. PSM 简介 在经济学中，我们通常希望评估某项公共政策实施后的效应，为此，我们构建 "处理组" 和 "控制组" 以评估「处理效应 (treatment effect)」。然而，我们的数据通常来自非随机的观察研究中，处理组和控制组的初始条件不完全相同，故存在「选择偏差 ( selection bias)」问题。「倾向得分匹配 (PSM)」法使用倾向得分函数将多维向量的信息压缩到一维，然后根据倾
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2024-06-25 09:36:24
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本文是一篇k-NN学习笔记，内容如下：一. k-NN简介二. k-NN原理三. 关于 k-NN的进一步讨论
3.1 K的大小怎么选择?3.2 怎么计算最近“邻居”?3.3 既然是监督学习，怎么训练？3.4 k-NN怎么用于回归？3.5 最后，为什么选择k-NN?四. k-NN应用-提高约会对象匹配(python)
4.1 读文件，解析特征向量和类别标签4.2 特征标准化4.3 画散点
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2023-12-20 09:03:39
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一、含义： 1.icp算法能够使两个不同坐标系下的点集匹配到一个坐标系中，这个过程就是配准，配准的操作就是找到从坐标系1变换到坐标系2的刚性变换。 2.icp的本质就是配准，但有不同的配准方案，icp算法本质是基于最小二乘的最优配准方法。该方法重复进行选择对应关系对，计算最优刚体变换，直到满足正确配准的收敛精度要求。 3.icp算法的目的就是找到待匹配点云数据与参考点云数据之间的旋转参数R和平移参
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2024-05-30 11:07:05
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文章目录一、mpstat概述二、mpstat使用1、下载软件包2、命令参数3、参数含义4、平均负载信息三、压力测试1、下载工具包2、参数四、查看统计信息参数五、实例操作1、实验目的2、测试CPU使用的负载状态平均系统的负载情况模拟压力测试前后对比3、模拟Ｉ／Ｏ负载4、模拟大量进程使用总结一、mpstat概述mpstat （multiprocessor state） 可以查看所有cpu的平均负载，也
1． 怎样建立自己的元件库？
建立了一个新的project后，画原理图的第一步就是先建立自己所需要的库，所采用的工具就是part developer. 首先在建立一个存放元件库的目录（如mylib），然后用写字板打开cds.lib，定义： Define mylib d:\board\mylib(目录所在路径). 这样就建立了自己的库。在Concept
一、原理概述：K 近邻法（KNN）是一中基本的分类与回归方法。其原理：假设给定一个训练数据集，其中各个数据的类别已知，当给定一个未知类别的数据 x 时候，可以得到训练数据集中 “ 距离 ” x 最近的K 个数据的类别，再根据这K个数据的类别，来决定 x 的最终类别。简单的讲就是：你周围的人是什么样子，我们就认为你是什么样子。二、模型基本要素基本要素分三个，分别为：K 值的选择；距离的度量；决策规则
1.基本介绍大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样
ES：由编码器输出，可以是编码过的视频数据流，音频数据流，或其他编码数据流。ES流经过PES打包器之后，被转换成PES包。PES包由包头和payload组成。 PSI：MPEG-2中定义了PSI（Program Specific Information）信息，其作用是从一个携带多个节目的某一个TS流中正确找到特定的节目。 PSI表：PSI表包括节目关联表（PAT）、条件接收表（
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2024-08-22 19:43:12
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主要步骤1.根据数字信号产生模拟的bpsk信号2.将数据输入匹配滤波器进行解调clc
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N=200; %序列长度
L=512; %FFT的点数
f1=100;fsam=10000; %载波频率f1，与采
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2024-07-15 21:44:22
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从零实现横向逻辑回归联邦学习算法本篇教程是一个从零实现横向联邦的过程，整个环节包括：数据处理数据上传模型训练模型预测如果读者刚开始接触 FATE，建议先把官方的 demo 跑一下，比如笔者上一篇的教程就是一个 纵向 SecureBoost 的案例。0，环境准备这里的实验环境是单机版的 FATE，安装参考官方文档 FATE单机部署指南（建议 Docker 安装）。同时你还应该安装 fate-clie
设计模式笔记10-状态模式
1 引言
基本常识：策略模式和状态模式是双胞胎，在出生时才分开。你已经知道了，策略模式是围绕可以互换的算法来创建成功业务的。然而，状态走的是更崇高的路，他通过改变对象内部的状态来帮助对象控制自己的行为。
2 正文
2.1 本章业务背景
本章的业务背景是一个糖果机，它有四种状态：没有25分钱、有25分钱、售出糖果、糖
